pyspark中 如何检查df中是否含有空值

在PySpark中，你可以使用`na`属性以及其中的`count()`函数来检查DataFrame（df）中是否有空值。`na`属性提供了一系列关于缺失值（nulls）的操作，包括计算它们的数量。下面是一个示例：

# 假设 df 是一个 DataFrame
null_counts = df.select([F.col(column_name).cast("boolean").alias(column_name + "_has_null") \
                        for column_name in df.columns]).na().sum()

# null_counts 现在是一个包含每个列名和对应列中空值数的DataFrame
for column_name, count in zip(df.columns, null_counts):
    if count != 0:
        print(f"Column '{column_name}' contains {count} null values.")

这段代码会遍历DataFrame的所有列，对于每一列，它创建一个新的布尔列，表示原始列是否有空值。接着，它计算所有这些新列中有多少值为True（即有空值）。如果有列的空值数量不为零，那么就表明该列存在空值。

相关问题

pyspark中 如何检查df中是否含有空值 并收集这些空值的信息

在PySpark中，你可以使用`pandas_udf`和`F`函数来创建一个用户定义函数（UDF），用于检查DataFrame（df）中的每个元素是否为空（通常我们关注的是None、NaN或NULL）。然后，可以结合`filter`, `collect_list`等函数来收集所有空值的信息。下面是一个示例：

from pyspark.sql.functions import pandas_udf, F
import pyspark.sql.types as st

# 创建一个检查空值的函数
@pandas_udf(st.BooleanType())
def has_null(col):
    return col.isna()

# 应用这个函数到DataFrame上
is_null_df = df.withColumn("has_null", has_null(df.your_column))  # 将has_null列添加到df

# 筛选出包含空值的行
empty_rows = is_null_df.filter(F.col("has_null")).collect()  # 收集这些行

# 对空值计数并收集
null_count = is_null_df.groupBy("has_null").count().withColumnRenamed("count", "null_count").first()["null_count"]

# 或者，如果你想要直接获取哪些列有空值
column_with_nulls = is_null_df.select([F.when(has_null(c), c).otherwise('') for c in df.columns]).distinct().collect()

在这个例子中，`column_with_nulls`将包含一个列表，其中包含原始DataFrame中有空值的列名，而`empty_rows`将是一个包含空值行的数据结构。

pyspark如何在df中增加一列空值字段 并且字段属性是bigint

在PySpark中，如果你想在DataFrame（df）中增加一列全为NULL的Bigint（整数大对象）类型的列，可以使用`DataFrame`的`addColumn`方法配合`lit`函数创建常量列。`lit`函数用来创建一个固定值的列，然后设置其数据类型为`LongType`（等效于`bigint`在SQL中）。

下面是一个示例：

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.types import LongType

# 创建一个SparkSession，如果还没有的话
spark = SparkSession.builder.getOrCreate()

# 假设你已经有了一个df
existing_df = ...

# 新增一列全为NULL的bigint列
null_bigint_column_name = "new_bigint_column"
null_bigint_column = spark.sparkContext.parallelize([(None,) for _ in range(len(existing_df))]).toDF([null_bigint_column_name], LongType())

# 将新列合并到现有DataFrame上
df_with_new_column = existing_df.unionAll(null_bigint_column)

# 确认新列的数据类型
assert df_with_new_column.dtypes[0] == (null_bigint_column_name, LongType())